具体来说就是,样本处理后差异表达的基因经过RNA-seq分析被发现的数量占总的差异表达基因数的比例;一组小鼠喂食某种药物相对于正常喂食的对照组有800个差异表达基因;RNA-seq分析找到400个差异表达基因,其中有300个基因也存在于前面800个差异表达基因中,所以TPR=300/800 FPR(False positive rate ): 本来就不差异表达...
在RNA-Seq实验设计中,生物重复和测序深度是两个关键的参数,它们对数据质量和解释结果的可靠性都有重要影响。理解它们之间的权衡是实验设计的重要部分。 生物重复是指独立取样的个体数目。它对于估计生物过程中的变异性非常重要,有助于增强研究结果的统计力。更多的生物重复可以提高对实验条件下基因表达差异的检测能力,因...
nt=nucleotide, 即核苷酸数,通常用于描述单链,如RNA, primer等 bp=base pair, 即碱基对,用于描述双链的,如DNA, 双链RNA等 人类基因组有3000Mnt,其中大约1/30被用于蛋白质编码基因。这意味着要测序的RNA大约在100M nt(如果读长为单端100nt,相当于reads为1M) reads:高通量测序平台产生的短序列就称为reads(每...
在这里，香港中文大学的研究人员介绍了 Tissue-AdaPtive autoEncoder（TAPE），这是一种连接批量 RNA-seq 和单细胞 RNA-seq 的深度学习方法，可在短时间内实现精确的反卷积。通过构建可解释的解码器并在独特的方案下进行训练，TAPE 可以自适应地预测细胞类型分数和细胞类型特异性基因表达组织。与几个数据集上的流行方...
RNA-seq可以从核酸层面为各种生物研究提供支持,最常见的就是实验处理下差异表达基因的筛选;并且随着测序成本减少,RNA-seq已经是大多数实验的标配。 有时候,项目经费有限的情况下,我们应该怎么设计实验,尽可能地达到实验目的,需要考虑到实验重复和测序深度的选择。
RNAseq作为表达转录组测序,对于异常剪切可以有效识别,特别是对于深度内含子影响剪切的突变,WES和WGS都有可能漏掉。最近游侠正在搭建摸索RNAseq分析遗传病流程,读到一些文献中有意思的案例,分享给大家。 这个案例来自文章Improving genetic diagnosis inMendelian d...
这些异构体编码了不同的蛋白质序列,表明它们可能承担着多样化的生物学功能。同时通过差异RNA异构体分析可以揭示在阿尔茨海默病中那些在基因水平上无法捕捉的转录组特征。该研究表明,采用长读长RNA-seq技术可以分析复杂人类疾病中的RNA表达模式,对于识别潜在的治疗和诊断分子靶标具有显著的优势和潜力。
本研究提出了HE2RNA,这是一种深度学习模型,可以从组织学图像中推断出转录组谱, 并能正确预测参与癌症类型特异性通路的基因表达。 HE2RNA在预测RNA-Seq数据时学习到的内部转录组表示,可能是理解临床分类问题所需的生物学描述符以及包含在组织和分子水平的信息之间的联系的重要一步, 可以构成医学迁移学习的范例。
第一,RNA-seq样本要不要设计生物学重复? 首先回答第一个问题。在测序刚刚兴起的蛮荒时代,由于过度迷信新一代测序技术的优越性和成本的确太高,导致了部分杂志编辑忽略了 “生物学重复”的重要性。但是随着测序技术应用的进步和成本的降低,杂志编辑也逐渐回归理性,对文章的要求不断提高,严谨的实验设计越来越会受到优秀...
2019年3月25日,来自宾夕法尼亚大学/费城儿童医院的邢毅教授团队在Nature Methods上发表了题为Deep-learning augmented RNA-seq analysis of tran splicing的工作,首次将深度学习与贝叶斯假设检验结合,用于RNA可变剪接分析。该文章提出了一种新的计算框架(DARTS,Deep-learning Augmented RNA-seq analysis of Tran Splicing...